Les ordinateurs analogiques pourraient revenir, mais que sont-ils ?

Lorsque vous entendez le mot « ordinateur », vous pensez probablement à quelque chose comme « numérique », « électronique » ou « binaire ». Cependant, tout ce qui peut calculer est un ordinateur. Le numérique n'est pas la seule technologie disponible ! Les ordinateurs analogiques commencent à prendre leur envol et, à l'avenir, vous verrez peut-être cette technologie compléter les ordinateurs que nous connaissons aujourd'hui.

Que sont les ordinateurs analogiques ?

Les ordinateurs numériques, comme celui que vous utilisez pour accéder à ce site Web, utilisent des données binaires. Tout ce qu'un ordinateur numérique fait peut être réduit à une chaîne de uns et de zéros. Ainsi, quoi qu'il en soit, vous pouvez toujours découper quelque chose de numérique en petits morceaux. Qu'il s'agisse d'un enregistrement audio ou d'une image.

Les ordinateurs analogiques ne fonctionnent pas avec des valeurs discrètes comme un ou un zéro. Au lieu de cela, ils utilisent un signal variable continu pour faire leur travail. Il peut s'agir du niveau de fluide dans une série de tubes, des niveaux de tension ou d'un mouvement mécanique. Ils utilisent la matière physique pour représenter directement un problème et la manipulent pour parvenir à une solution.

Le plus ancien exemple connu d'ordinateur analogique est le mécanisme d'Anticythère, un dispositif utilisé pour modéliser mécaniquement le système solaire. L'exemple moderne le plus célèbre est le MONIAC ​​de 1949 ou Calcul analogique du revenu national monétaire. Cet ordinateur utilisait des fluides pour modéliser le flux d'argent dans une économie. Par exemple, un réservoir représentait le trésor national du Royaume-Uni, et « l'argent » circulait de celui-ci vers d'autres parties de l'économie et vice versa. Vous pourriez modéliser différentes politiques économiques en modifiant les flux de divers réservoirs et voir comment ces changements affecteraient l'économie.

Avec le développement des ordinateurs numériques, et en particulier des circuits intégrés, les ordinateurs analogiques n'ont été qu'une simple curiosité, mais à mesure que les défis du calcul de certains types de problèmes deviennent clairs, nous pourrions bientôt entrer dans un âge d'or pour les ordinateurs analogiques.

Certaines choses sont trop compliquées pour être résolues uniquement par des micropuces

Malgré les progrès incroyables de l'informatique numérique, certaines tâches restent extrêmement complexes. Les ordinateurs numériques excellent dans le traitement rapide et précis d'énormes volumes de données, mais ils sont fondamentalement limités lorsqu'il s'agit de simuler des systèmes chaotiques ou non linéaires. C'est là que les ordinateurs analogiques brillent.

Pensez à la façon dont nous utilisons les ordinateurs numériques pour simuler (de manière grossière) le fonctionnement des réseaux neuronaux. Cela nécessite une énorme quantité d'énergie et une puissance de calcul considérable. Les chercheurs ont donc construit un « cerveau » à l'aide de nanofils d'argent. Les fils représentent directement les neurones d'un réseau neuronal, ils ne sont pas une simulation dans un espace numérique virtuel. Il s'avère que cette méthode est beaucoup plus efficace sur le plan énergétique et, en termes de calcul, elle n'entraîne pas de surcharge au sens traditionnel du terme, car un ordinateur analogique « calcule » lui-même.

Grâce aux progrès de la science des matériaux et des méthodes de fabrication, nous pouvons désormais construire des « puces » analogiques qui sont un hybride numérique et analogique. Les circuits analogiques à l'intérieur sont conçus pour résoudre efficacement un problème ou un petit ensemble de problèmes, et les composants numériques de l'ordinateur analogique vous permettent de contrôler et de surveiller les entrées et sorties analogiques, tout en déléguant le travail à des processeurs numériques ou analogiques.

Heuristiques, algorithmes, IA et votre cerveau

Les ordinateurs analogiques sont également importants car il existe de nombreux problèmes qui n'ont pas besoin d'être résolus à la décimale près, et lorsque nous examinons des résultats explicitement « flous », l'ordinateur numérique pourrait être le mauvais choix en premier lieu. Bien que j'hésite à comparer le cerveau des mammifères dans son ensemble à une quelconque sorte d'« ordinateur », il existe certainement des sous-composants de notre cerveau qui sont essentiellement des ordinateurs analogiques complexes qui ont évolué pour résoudre des problèmes spécifiques. Le cerveau traite l'information, et nous appelons cela la « cognition » plutôt que le type de processus programmé qu'utilise un ordinateur numérique, mais les parallèles sont difficiles à ignorer.

Les humains et les autres mammifères utilisent des « heuristiques », des raccourcis économes en énergie et généralement précis qui permettent d’économiser le temps et l’énergie nécessaires à une cognition intense. Les heuristiques nous permettent de réagir rapidement aux événements sans réfléchir. Certaines semblent avoir évolué, d’autres se sont développées grâce à l’apprentissage. Les ordinateurs utilisent des algorithmes, qui sont des processus intensifs étape par étape qui conduisent à certains résultats. Les deux ont leur place, mais les heuristiques conviennent bien à notre logiciel lent, mais incroyablement parallèle. Les ordinateurs analogiques offrent un moyen d’intégrer des heuristiques à notre informatique, ou de trouver des moyens très économes en énergie de donner aux algorithmes une forme physique et non numérique.

L’avenir des ordinateurs est mitigé

Plusieurs entreprises développent des projets informatiques qui ne sont ni purement numériques ni strictement analogiques, mais qui représentent une puissante combinaison de concepts de tous les horizons. Prenons par exemple le projet Loihi 2 d'Intel. Ces puces « neuromorphiques » sont conçues pour simuler des structures neuronales biologiques dans le matériel, permettant aux robots de ressentir des sensations ou de créer des puces capables de détecter des odeurs. Bien que ces puces imitent la structure et la fonction des neurones, elles fonctionnent à l'aide de neurones artificiels physiques plutôt que de simulations entièrement numériques. Cette approche permet un traitement plus efficace des tâches liées aux entrées sensorielles et à la prise de décision.

La puce TrueNorth d'IBM est une autre conception neuromorphique prometteuse, qui vise à combler le fossé entre l'informatique numérique et analogique. Bien qu'elle fonctionne à l'aide de processus numériques, l'architecture de la puce s'inspire des réseaux neuronaux du cerveau, ce qui en fait un modèle hybride qui tire parti à la fois des concepts numériques et analogiques.

Et cela ne s’arrêtera probablement pas là. De nouveaux types de calcul, comme l’informatique basée sur l’ADN et l’informatique quantique, pourraient bientôt être intégrés aux approches traditionnelles et analogiques pour résoudre un plus large éventail de problèmes. Si l’informatique numérique a été à l’origine de ces innovations, il est possible que les appareils du futur, peut-être même votre smartphone, contiennent de minuscules composants analogiques fonctionnant davantage comme un cerveau métallique que comme un processeur conventionnel.